Machine Learning for Auditors

Name: Machine Learning for Auditors
ISBN: 9781484280508

1ª edição

Autor:Maris Sekar

Editora:UmLivro, Apress

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Ano 2022Páginas 262Formato BOOKISBN 9781484280508

Sobre o livro

Use artificial intelligence (AI) techniques to build tools for auditing your organization. This is a practical book with implementation recipes that demystify AI, ML, and data science and their roles as applied to auditing. You will learn about data analysis techniques that will help you gain insights into your data and become a better data storyteller. The guidance in this book around applying artificial intelligence in support of audit investigations helps you gain credibility and trust with your internal and external clients. A systematic process to verify your findings is also discussed to ensure the accuracy of your findings.

Machine Learning for Auditors provides an emphasis on domain knowledge over complex data science know how that enables you to think like a data scientist. The book helps you achieve the objectives of safeguarding the confidentiality, integrity, and availability of your organizational assets. Data science does not need to be an intimidating concept for audit managers and directors. With the knowledge in this book, you can leverage simple concepts that are beyond mere buzz words to practice innovation in your team. You can build your credibility and trust with your internal and external clients by understanding the data that drives your organization.

What You Will Learn

Understand the role of auditors as trusted advisors
Perform exploratory data analysis to gain a deeper understanding of your organization
Build machine learning predictive models that detect fraudulent vendor payments and expenses
Integrate data analytics with existing and new technologies
Leverage storytelling to communicate and validate your findings effectively
Apply practical implementation use cases within your organization

Who This Book Is For

AI Auditing is for internal auditors who are looking to use data analytics and data science to better understand their organizational data. It is for auditors interested in implementing predictive and prescriptive analytics in support of better decision making and risk-based testing of your organizational processes.

Ficha técnica

Autor: Maris Sekar
Editora: UmLivro, Apress
Formato: BOOK
Encadernação: Capa comum
ISBN: 9781484280508
EAN: 9781484280508
Ano de Publicação: 2022
Número de Páginas: 262
Dimensões: 25.4 x 17.8 x 3 cm
Peso: 0.46 kg
Idioma: pt-BR
Edição: 1
SKU: 9781484280508

Sobre o autor

Quem é Maris Sekar? Livros, Biografia e Ideias do Autor

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Maris Sekar é um engenheiro e cientista de dados com mais de 20 anos de experiência em tecnologia, análise de dados, risco e infraestrutura crítica. Fundador da DC Talent e da DC Intel, empresas focadas em conectar especialistas e fornecer inteligência de força de trabalho para data centers e infraestrutura crítica, Sekar tem auxiliado organizações a construir forças de trabalho resilientes e a apoiar o crescimento sustentável através de insights baseados em dados. Sua carreira inclui cargos de liderança em empresas como PwC e Shell, com vasta experiência em IA, auditoria interna, gerenciamento de risco operacional e transformação de negócios. Ele é autor do livro "Machine Learning for Auditors: Automating Fraud Investigations Through Artificial Intelligence", publicado em 2022, e possui expertise em auditorias de segurança de data centers e avaliações SOC 2.

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Dúvidas frequentes

Perguntas frequentes

Sobre o que é o livro Machine Learning for Auditors?

Quem escreveu Machine Learning for Auditors?

Machine Learning for Auditors foi escrito por Maris Sekar. Maris Sekar é um engenheiro e cientista de dados com mais de 20 anos de experiência em tecnologia, análise de dados, risco e infraestrutura crítica.

Quais são os dados desta edição?

Esta edição é publicada pela UmLivro, em 2022, com 262 páginas e no formato Capa comum.

Qual é o ISBN de Machine Learning for Auditors?

O ISBN/EAN informado para esta edição é 9781484280508.

Onde comparar preços de Machine Learning for Auditors?

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